RUS | UKR | ENG || ДонНТУ > Портал магістрів ДонНТУ
Магістр ДонНТУ Казакова Ольга Сергіївна Казакова Ольга Сергіївна

Факультет комп'ютерних наук і технологій
Кафедра: Автоматизовані системи управління
Спеціальність: інформаційні управляючі системи та технології

Тема випускної роботи: Розробка комп’ютеризованої підсистеми підтримки ухвалення рішень для оптимізації роботи станції швидкої медичної допомоги
Науковий керівник: Мартиненко Тетяна Володимирівна
Матеріали до теми випускної роботи: Про автора | Реферат |

Реферат за темою випускної роботи

ВСТУП

    Серед проблем реформування галузі охорони здоров'я найважливіше значення має вдосконалення служби швидкої медичної допомоги, яка надає цілодобову екстрену допомогу дорослому та дитячому населенню на догоспітальному етапі, а також транспортування хворих у медичні установи.
    Станція швидкої медичної допомоги (СШМД) функціонує в режимі цілодобового чергування і готовності до надання екстреної медичної допомоги населенню. Для забезпечення встановлених термінів прибуття виїзних бригад швидкої медичної допомоги (15 хвилин) до місця виклику в складі СШМД створена мережа з 10 підстанцій, які розташовані за зональним принципом в кожному районі міста.
    На кожній підстанції створюються бригади швидкої медичної допомоги. Виділяють наступні види бригад:
  • лікарські,
  • фельдшерські,
  • спеціалізовані (кардіологічні, неврологічні, психіатричні, бригади інтенсивної терапії та інші).
    Процес управління СШМД – це формування управлінських рішень за наступними напрямками діяльності станції:
  • формування оптимального графіка виходу на лінію бригад та оперативного персоналу;
  • управління матеріально-технічними поставками для забезпечення роботи СШМД;
  • розробка заходів щодо спільних дій швидкої медичної допомоги з іншими оперативно-диспетчерськими службами та лікувально-профілактичними установами;
  • рішення, пов'язані з оперативністю обслуговування викликів бригадами та оперативним персоналом.

АКТУАЛЬНІСТЬ

    Вдосконалення служби швидкої медичної допомоги є однією їх найважливіших завдань організації системи охорони здоров'я. Від своєчасності та якості надання медичних послуг швидкої залежить життя і значною мірою здоров'я багатьох людей. Підвищення ефективності роботи ШМД повинна забезпечувати рівну доступність та оперативність в отриманні послуг ШМД для кожного жителя. Оптимізація роботи станції швидкої медичної допомоги вимагає, в першу чергу, обґрунтованого планування її ресурсів; при будь-якому рішенні цієї задачі необхідно враховувати економічні та медичні цілі.

МЕТА ТА ЗАВДАННЯ

    Мета роботи – підвищення ефективності використання ресурсів станції швидкої медичної допомоги. Відповідно до мети були поставлені наступні завдання:
    1. виконати системний аналіз роботи станції швидкої медичної допомоги для визначення основних параметрів, що впливають на функціонування;
    2. провести аналіз звернень населення по швидку медичну допомогу, визначити їх динаміку та структуру;
    3. розробити модель прогнозування кількості викликів швидкої медичної допомоги та визначити її параметри;
    4. реалізувати комплекс програмних засобів для оптимізації роботи станції швидкої медичної допомоги.

ПЛАНОВАНА НАУКОВА НОВИЗНА

    1.Розроблена модель прогнозування числа викликів швидкої медичної допомоги, яка підвищує ефективність використання її ресурсів.
    2.Розроблена система підтримки прийняття рішень, яка дозволяє здійснити планування роботи станції швидкої медичної допомоги.

ЗАПЛАНОВАНІ ПРАКТИЧНІ РЕЗУЛЬТАТИ

    Планована практична значущість роботи полягає у розробці програмних засобів для оптимізації роботи станції швидкої медичної допомоги.
    Застосування розробленої системи підтримки прийняття рішень дозволить раціонально планувати використання ресурсів швидкої допомоги.

ОГЛЯД ДОСЛІДЖЕНЬ ЗА ТЕМОЮ

    Задачі раціонального планування та організації роботи швидкої медичної допомоги розглядали в своїх роботах Моисеев В. С., Бутузова А. В., Петров Е. Г., Нікітіна М. І.
    У сучасній практиці для автоматизації збору і обробки інформації про діяльність швидкої медичної допомоги використовуються наступні автоматизовані системи: «Швидка допомога» (ЗАТ «Інформаційні системи»), система «Швидка медична допомога» («СІТРОНІКС. Інформаційні Технології»), «Служба 03» («Зв'язокінформсервіс»).
     Аналіз існуючих програмних комплексів
    Комплекс «Швидка допомога» ЗАТ «Інформаційні системи» дозволяє вести оперативний облік прийнятих по телефону викликів, відстежувати роботу бригад, вводити інформацію про обслужених виклики і оперативно отримувати всі необхідні звіти та довідки за будь-який період часу. Комплекс включає в себе кілька автоматизованих робочих місць (АРМ): Загальні довідники, АРМ диспетчера, АРМ оператора з прийому викликів, АРМ для введення результатів обслужених викликів, АРМ старшого лікаря зміни, АРМ отримання статистичних звітів, архів модуль пошуку.
     Автоматизована інформаційно-диспетчерська система «Швидка медична допомога» компанії «СІТРОНІКС. Інформаційні Технології »забезпечує автоматизацію технологічних процесів прийому викликів, аналіз викликів за причин і територіальними ознаками, їх негайну передачу на підстанції, процес ведення виклику і керування виїзними бригадами, відображення стану оперативної роботи всіх підстанцій і всієї станції взагалі.
    «Служба 03» (компанія «Зв'язокінформсервіс») – це програмний продукт для автоматизації та оперативного керування роботою станції швидкої медичної допомоги, він вирішує завдання обліку, реєстрації та обробки викликів від населення, оперативного контролю стану прийнятих викликів, управління бригадами та госпіталізацією населення, здійснює оперативне отримання повної статистичної інформації про роботу СШМД.
    Аналіз сучасних програмних комплексів в розглянутій предметній області показав, що вони в основному зосереджені на вирішенні завдання автоматизації документообігу. Однак ці системи не надають можливості формування управлінських рішень для оптимізації роботи СШМД.

КОРОТКИЙ ВИКЛАД ВЛАСНИХ РЕЗУЛЬТАТІВ

    Для оптимізації роботи СШМД необхідно прогнозувати кількість очікуваних викликів швидкої медичної допомоги для різних календарних періодів. Надійні прогнози попиту є найважливішим внеском для планування ресурсів станції швидкої медичної допомоги. У таблиці 1 представлені варіанти використання отриманих прогнозів для різних часових періодів.

        ТТаблиця 1 - Використання прогнозів числа викликів швидкої медичної допомоги
Період прогнозування Використання отриманого прогнозу
Прогноз на рік Визначення необхідного числа медикаментів при проведенні тендеру на закупівлю медичного обладнання на майбутній рік.
Прогноз на місяць Обгрунтування необхідної кількості місць для потерпілих, які резервуються в стаціонарах міста.
Прогноз для кожної підстанції на місяць Управління запасами медикаментів і перев'язувального матеріалу на підстанціях швидкої допомоги.
Прогноз викликів певного профілю для кожного місяця Використовується при складанні раціональних графіків відпусток медичного персоналу.
Прогноз на день Обгрунтування рішень про те, коли необхідно залучати додаткові ресурси.

    У загальному вигляді задача прогнозування зводиться до пошуку функції f
Yn+1 = f ( Y1, Y2, ..., Yn ) (1)
де Y1, Y2, ..., Yn – значення прогнозованої величини в попередні моменти часу.
    У свою чергу Yi може бути функцією від деяких змінних:
Yi = φ ( X1, X2, ..., Xk ) (2)
    Тоді прогноз на рік числа викликів швидкої медичної допомоги можна записати у вигляді:
kvn+1 = f ( kv1, kg1, kv2, kg2, ..., kvn, kgn ) (3)
де kvi – кількість викликів швидкої допомоги в минулі роки;
kgi – число жителів;
n – кількість елементів вибірки.
    Прогнозування числа викликів швидкої допомоги на місяць представимо у вигляді:
kmn+1 = f ( km1, km2, ..., kmn ) (4)
где kmi – кількість викликів швидкої допомоги за минулі місяці.
    Стан здоров'я людей, загострення хронічних захворювань, дорожньо-транспортні пригоди тісно пов'язані з погодними умовами, тому число викликів швидкої медичної допомоги за день залежить від місяця (M), дня тижня (Dn), температури повітря (Tem), вологості (H), наявності сильного дощу (R), снігопаду (Sn), туману (B) і ожеледі (Sl).
    Прогноз числа викликів швидкої допомоги на день:
kdn+1 = f ( g1, g2, ..., gn ) (5)
де gi = { kdi, Mi, Di, Temi, Hi, Ri, Sni, Sli, Bi }.
    Процес прогнозування є ключовим моментом при прийнятті управлінських рішень.
    Прогноз – це результат процесу прогнозування, який представлений у словесній, математичної, графічної або іншій формі судження про можливий стан об'єкту в майбутній період часу.
    Надзвичайно важливу роль у побудові прогнозів відіграють історичні дані, які використовуються при виробленні моделі прогнозування. В ідеалі бажано мати велику кількість даних за значний період часу. Крім того, використовувані дані повинні бути «типовими» з точки зору ситуації, достовірними, досить представницькі для прояву закономірності, однорідні та стійкі.
    Основним критерієм при оцінці ефективності моделі прогнозування є точність прогнозу. Точність чи помилка прогнозу – це різниця між прогнозним і фактичним значеннями.
    Перш ніж використовувати модель для складання реальних прогнозів, її необхідно перевірити на об'єктивність. Оцінка адекватності здійснюється одним з наступних способів:
    1) Результати, отримані за допомогою моделі, порівнюються з фактичними значеннями через якийсь проміжок часу, коли ті з'являються. Недолік такого підходу полягає в тому, що перевірка моделі може зайняти багато часу, так як по-справжньому перевірити модель можна тільки на тривалому тимчасовому відрізку.
    2) Модель будується виходячи з усіченого набору наявних історичних даних. Дані, що залишилися, можна використовувати для порівняння з прогнозними показниками, отриманими за допомогою цієї моделі. Такого роду перевірка більш реалістична, тому що вона фактично моделює прогнозну ситуацію. Недолік цього методу полягає в тому, що самі останні, отже, і найбільш значимі показники виключені з процесу формування вихідної моделі.
    Найбільш поширеним є прогнозування на основі часових рядів. Часовий ряд представляє собою впорядковані у часі набори вимірювань тих чи інших характеристик досліджуваного об'єкта чи процесу. Тимчасові ряди складаються з двох елементів:
  • період часу, за який або за станом на який наводяться числові значення;
  • числові значення того чи іншого показника.
    Часовий ряд Yt може бути представлений в наступному вигляді:
Yt = xt + S + C + εt (6)
де xt – детермінована невипадкова компонента процесу (тренд), характеризує існуючу динаміку розвитку процесу в цілому;
S – сезонна складова;
C – циклічна складова;
εt – стохастична компонента процесу, відображає випадкові коливання або шуми процесу.
    За часовою ознакою розрізняють прогнози:
  • оперативні;
  • короткострокові;
  • середньострокові;
  • довгострокові.
    Часова градація прогнозів є до певної міри умовною і залежить від характеру та мети даного прогнозу. Для нашого дослідження період для короткострокового прогнозування складає 1–2 тижні, для середньострокового – 1–3 місяці, а для довгострокового – 1–2 роки.

ВИСНОВКИ

    Швидка допомога є оперативно-диспетчерською службою, без роботи якої неможливе нормальне функціонування міста. Для організації ефективної роботи цієї служби необхідно прогнозувати її завантаження протягом певних календарних періодів для обґрунтування кількості і чисельності чергових бригад, а також технічного оснащення оперативного персоналу, який приймає заявки від населення, кількості місць для потерпілих, що резервуються у стаціонарах, матеріально-технічного забезпечення і т . д.

Список літератури

  1. Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: Учебное пособие. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. – 212 с.
  2. Афанасьев В. Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 228 с.
  3. Зимарин Г. И., Кравец О. Я. Анализ загрузки исполнительной подсистемы службы экстренной медицинской помощи, «Врач-аспирант», 2006, 2(11), 184–187
  4. Моисеев В. С., Бутузова А. В. Основные задачи разработки автоматизированной системы управления скорой медицинской помощью, «Исследования по информатике», 10, Отечество, Казань, 2006, 141–150
  5. Моисеев В. С., Сбоева А. В. Математическая модель прогнозирования численности населения, обслуживаемого оперативно-диспетчерскими службами, «Исследования по информатике», 8, Отечество, Казань, 2004, 63–74
  6. Автоматизированная информационно-диспетчерская система «Скорая медицинская помощь г. Киева». Сайт компании «СИТРОНИКС Информационные Технологии». [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:
    http://www.it.sitronics.com/about/projects/view.php?ID=571
  7. АСУ «Скорая помощь». Сайт компании «Информационные системы».[Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:
    http://www.yarinsi.ru/products/detail.php?ID=1967&cat=opisanie
  8. Служба 03». Сайт компании «Связьинформсервис». [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:
    http://www.sis-group.com/products/officeatc/especial-service/03/
  9. Nabil Channouf, Pierre L’Ecuyer, Armann Ingolfsson, Athanassios N. Avramidis "The application of forecasting techniques to modeling emergency medical system calls in Calgary, Alberta". [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:
    http://www.iro.umontreal.ca/~lecuyer/myftp/papers/ambul.pdf
  10. Melania Calinescu "Forecasting and Capacity Planning for Ambulance Services". [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:
    http://www.few.vu.nl/en/Images/stageverslag-calinescu_tcm39-105827.pdf
  11. Ping-Sung Liao, Yung-Shu Tzeng, Tse-Sheng Chen. Ambulance Run Volume Prediction by Back-Propagation Neural Network[Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.csu.edu.tw/csitshow/Hmanager/91data/427.doc
    Зауваження. При написанні даного автореферату магістерська робота ще не завершена. Дата остаточного завершення роботи: грудень 2010 р. Повний текст роботи і матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його наукового керівника після вказаної дати.
© ДонНТУ 2010, Казакова О. С.
ДонНТУ > Портал магістрів ДонНТУ > Про автора | Реферат |